顧天紅，許 可，楊 靜，張艷梅，李 陽(yáng)

(1.貴州省氣象臺(tái)，貴州 貴陽(yáng) 550002；2.貴州省氣象服務(wù)中心，貴州 貴陽(yáng) 550002；3.貴州省黔西南布依族苗族自治州氣象局，貴州 興義 562400)

0 引言

熱帶氣旋(Tropical Cyclone,以下簡(jiǎn)稱TC)是最具破壞性的天氣系統(tǒng)之一[1]，其迅速增強(qiáng)(Rapid Intensification,RI)發(fā)展成強(qiáng)風(fēng)暴后，總是伴隨發(fā)生暴雨、風(fēng)暴潮，造成嚴(yán)重的人民生命財(cái)產(chǎn)損失。對(duì)TC的強(qiáng)度和路徑預(yù)報(bào)長(zhǎng)期以來(lái)都是氣象工作者研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)[2-4]。自20世紀(jì)90年代后期以來(lái)，對(duì)TC的強(qiáng)度變化尤其是對(duì)影響其迅速增強(qiáng)的因素研究取得了諸多進(jìn)展。如Holliday等[5]發(fā)現(xiàn)足夠深的暖水、夜間發(fā)展、較小的臺(tái)風(fēng)眼尺寸有利于西北太平洋熱帶氣旋的迅速增強(qiáng)。端義宏等[6]等發(fā)現(xiàn)環(huán)境氣流、TC結(jié)構(gòu)、海洋熱狀況變化等對(duì)TC強(qiáng)度變化有直接影響。金茹[7]分析發(fā)現(xiàn)TC的高空外流層對(duì)RI影響顯著。薛霖等[8]研究發(fā)現(xiàn)臺(tái)灣地形對(duì)臺(tái)風(fēng)Meranti(1010)的RI起重要作用。Bosart 等[9]通過(guò)分析臺(tái)風(fēng)Opal(1995)得出，對(duì)流層上層急流抽吸輻散增強(qiáng)、弱的垂直風(fēng)切變、熱量、水汽通量的共同增加會(huì)導(dǎo)致RI。DeMaria等[10]發(fā)現(xiàn)影響RI的有利因素包括弱的垂直風(fēng)切變、弱的上層強(qiáng)迫和遠(yuǎn)的MPT。Jones等[11]研究了影響臺(tái)風(fēng)Erin(2001)強(qiáng)度變化的環(huán)境和內(nèi)核條件?；诒姸嘞嚓P(guān)理論和試驗(yàn)，普遍認(rèn)為T(mén)C的迅速增強(qiáng)一定是受某個(gè)特殊物理機(jī)制影響。

而KOWCH and EMANUEL[12]提出，既然TC迅速增強(qiáng)總是伴隨著對(duì)流層上層某種特定機(jī)制，那只需識(shí)別出該機(jī)制即可證明存在迅速增強(qiáng)過(guò)程；反之，若迅速增強(qiáng)只是純粹混沌內(nèi)化的產(chǎn)物，其可預(yù)測(cè)性很小。同時(shí)，還指出基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的肥尾(Fat tail)效應(yīng)，利用TC強(qiáng)度變化偏離正態(tài)分布的概率分布圖來(lái)檢驗(yàn)分析，若TC迅速增強(qiáng)過(guò)程的確有特定物理機(jī)制在起作用，則概率分布圖上尾端會(huì)出現(xiàn)肥尾效應(yīng)。并由此得出結(jié)論，在統(tǒng)計(jì)圖的減弱一側(cè)尾端出現(xiàn)肥尾，表明有特殊過(guò)程在TC的迅速減弱中起作用(排除登陸)，而在TC增強(qiáng)一側(cè)未見(jiàn)肥尾，故TC的迅速增強(qiáng)只是大尺度環(huán)境和自身連續(xù)強(qiáng)度變化的一部分，并無(wú)特殊機(jī)制作用。

此結(jié)論無(wú)疑是對(duì)前人研究的挑戰(zhàn)和質(zhì)疑，故本文基于眾多已有研究成果，利用1988—2009年693個(gè)西北太平洋臺(tái)風(fēng)的最佳路徑數(shù)據(jù)集與區(qū)域氣候模擬資料作出TC強(qiáng)度變化的概率分布圖，以期驗(yàn)證KOWCH and EMANUEL[12]的結(jié)論或其研究工作存在的瑕疵。同時(shí)，考慮TC的路徑突變是小概率事件，相比強(qiáng)度變化的迅速增強(qiáng)而言，廣大研究者對(duì)“特殊機(jī)制在TC路徑突變中起作用”這一觀點(diǎn)認(rèn)同更高，故本文還將用此方法檢驗(yàn)是否有特殊機(jī)制在TC路徑突變中起作用。

1 資料與方法

1.1 資料

熱帶氣旋數(shù)據(jù)采用2組。一組采用1988—2009年聯(lián)合臺(tái)風(fēng)警報(bào)中心 (JTWC)西北太平洋(0～40°N，100～180°E) TC最佳路徑數(shù)據(jù)集，包括6 h 1次的TC時(shí)間、經(jīng)緯度位置、中心最低氣壓、中心附近最大海表面風(fēng)速等；一組采用區(qū)域氣候模擬資料6 h間隔記錄，資料包括6 h 1次的TC中心經(jīng)緯度、中心最低氣壓、近中心最大風(fēng)速?？紤]作圖分析所需數(shù)據(jù)的同步性，本文選取1988年1月5日06時(shí)—2009年12月5日12時(shí)的693個(gè)TC進(jìn)行研究。

1.2 肥尾效應(yīng)

肥尾(Fat tail)效應(yīng)，常譯作肥尾、胖尾，統(tǒng)計(jì)學(xué)上按正態(tài)分布其兩尾端都是很低的概率，但特殊情況下也會(huì)出現(xiàn)尾端極值分布，即偏離常態(tài)正態(tài)分布，尾端風(fēng)險(xiǎn)提升。著名的“黑天鵝事件”即罕見(jiàn)且破壞性大的事件，再如百年一遇的洪水等皆產(chǎn)生肥尾。

圖1 肥尾分布示意簡(jiǎn)圖Fig.1 The spatial distribution diagram of fat tail

1.3 模式與對(duì)流參數(shù)化方案簡(jiǎn)介

本文采用具有ARW核心(Skarmalock et al,2008)的WRF V3模型[14]，該模型域以25°N，120°E為中心，在經(jīng)緯方向上分別有232和196個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，水平間距25 km，有28個(gè)垂直高度。從1988年1月1日—2009年12月31日對(duì)模式進(jìn)行積分，間隔為6 h。本文選取了目前數(shù)值預(yù)報(bào)模式中較為常用的3種對(duì)流參數(shù)化方案：KFMT(由南京大學(xué)中尺度災(zāi)害性天氣教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的馬雷鳴博士與談?wù)苊艚淌诤献鏖_(kāi)發(fā))、KF(Kain-Fritsch)和SAS(Simplified Arakawa-Schubert)方案作為區(qū)域氣候模擬的補(bǔ)充資料，關(guān)注不同方案對(duì)TC強(qiáng)度變化和路徑變化的模擬差異。

1.4 TC迅速增強(qiáng)的定義和計(jì)算

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于TC迅速增強(qiáng)的定義有多種[15]。Holliday[5]等利用SLP驟降42 hPa·day-1，約為增強(qiáng)階段最強(qiáng)的25%。本文選取TC迅速增強(qiáng)的定義為24 h最大地面風(fēng)速增強(qiáng)15 m·s-1。

TC強(qiáng)度變化概率分布圖的橫坐標(biāo)為dv/dt，即TC的強(qiáng)度變化，縱坐標(biāo)為概率P。值得注意的是，1 knot=1.852 km，最佳路徑集里的時(shí)間間隔是6 h，而3種對(duì)流參數(shù)化方案資料里是1個(gè)單位代表6 h。故最佳路徑數(shù)據(jù)集(best track)里的TC強(qiáng)度變化計(jì)算公式如下：

(1)

KFMT、KF和SAS 3種對(duì)流參數(shù)化方案下的TC強(qiáng)度變化計(jì)算如下：

(2)

1.5 路徑突變的定義和計(jì)算

關(guān)于TC路徑突變的定義也很多，Chan等[16]定義12 h內(nèi)移向變化>20°為向右轉(zhuǎn)折路徑，移向變化<-20°為向左轉(zhuǎn)折路徑，移向變化在-10°～10°間為直行路徑；董貞花[17]定義前后12 h平均移向右偏折角≥45°由偏西行或西北行突然轉(zhuǎn)向偏東行或東北行為突然東折。本文參考85-906攻關(guān)項(xiàng)目[18]中TC路徑突變的標(biāo)準(zhǔn)為：12 h內(nèi)左折角度≥30°或右折角度≥45°。

TC路徑突變的概率分布圖，橫坐標(biāo)為偏折角度dθ，縱坐標(biāo)仍為概率P。參考戴高菊等[19]關(guān)于TC路徑偏折角度θ的計(jì)算如下：

(3)

利用球面距離公式計(jì)算距離：

L=α×R

(4)

其中α=arccos(cosa1cosa2cos(b2-b1)+sina1sina2)，R=6371 km，a1、b1、a2、b2分別為A、B 2點(diǎn)經(jīng)緯度。

TC折角計(jì)算[23]：12 h內(nèi)的偏角，利用偏折角度公式計(jì)算每1、2和2、3時(shí)次組成的2個(gè)向量的夾角。圖2為T(mén)C路徑突變示意簡(jiǎn)圖。

2 區(qū)域氣候模擬的TC強(qiáng)度變化的概率分布

結(jié)合表1和圖3分別給出KFMT、KF和SAS 3種不同對(duì)流參數(shù)化方案模擬的TC強(qiáng)度變化概率分布，可以看出，觀測(cè)值(best-tracks)左右兩端均有肥尾效應(yīng)，當(dāng)挑選出符合RI標(biāo)準(zhǔn)的TC再分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)觀測(cè)值尾端偏折(肥尾趨勢(shì))更明顯，即決定臺(tái)風(fēng)的RI過(guò)程和非RI過(guò)程的物理機(jī)制是有差異的，否則圖3里的觀測(cè)值線偏折趨勢(shì)應(yīng)一致，這也說(shuō)明，肥尾效應(yīng)確實(shí)可以作為T(mén)C迅速增強(qiáng)過(guò)程是否受特殊物理機(jī)制支配的判據(jù)之一。 基于合理分析，本文提出猜測(cè)，可能是文獻(xiàn)[15]所選取的樣本數(shù)過(guò)大而掩蓋了不明顯的肥尾效應(yīng)，即結(jié)果被平均，而肥尾在本文的縮小樣本中卻較為明顯。

圖2 TC路徑突變示意簡(jiǎn)圖Fig.2 The diagram of Tropical Cyclone path mutation

與觀測(cè)值對(duì)比可以看出，無(wú)論是KFMT、KF還是SAS方案的模擬結(jié)果(圓圈黑線)在TC減弱階段均有明顯肥尾，而在增強(qiáng)階段完全沒(méi)有(TC個(gè)數(shù)均為0)，即3個(gè)方案對(duì)TC強(qiáng)度RI的模擬能力都很弱。同時(shí)，KFMT方案對(duì)TC的強(qiáng)度變化(非RI)模擬效果最好，KF方案次之，SAS方案最差。

表1 3種方案下識(shí)別全部TC和符合RI標(biāo)準(zhǔn)TC的情況Tab.1 The details of all TC and the TC match condition of RI in the three Convection parameterization

3 區(qū)域氣候模擬的TC路徑偏折的概率分布

結(jié)合表2，從KFMT、KF、SAS 3種方案對(duì)TC路徑偏折的概率分布(圖略)可以看出，無(wú)論是實(shí)況還是模擬、路徑左偏還是右偏，3種方案對(duì)TC路徑偏折的模擬都較好，差異不大，且兩端皆有較明顯的肥尾效應(yīng)，這表明TC的路徑突變確實(shí)是有特殊物理過(guò)程在起作用。本文繼續(xù)挑選出符合路徑突變標(biāo)準(zhǔn)的TC進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)無(wú)論實(shí)況還是模式、左偏還是右偏，兩端肥尾效應(yīng)略有增加。分別對(duì)比RI篩選前后的圖4，發(fā)現(xiàn)總體趨勢(shì)不變，但篩選后的約等于整體略向上平移。

圖3 方案KFMT(上)、KF(中)、SAS(下)全部(a、d、g)、符合RI(b、e、h)和挑選后一般增強(qiáng)(c、f、i)的TC強(qiáng)度變化概率分布Fig.3 The intensity change probability distribution diagram of All(a、d、g),RI(b、e、h),the rest of TC(c、f、i) in the KFMT(up),KF(middle),SAS(down)

本文還通過(guò)不斷提高路徑突變的偏折角度閾值，發(fā)現(xiàn)這種平移間距離會(huì)隨著篩選條件的嚴(yán)苛即符合路徑突變臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)的減少而呈逐步擴(kuò)大趨勢(shì)。

表2 3種方案下識(shí)別全部TC和符合路徑突變標(biāo)準(zhǔn)TC的情況Tab.2 The details of all TC and the TC match condition of path mutation in the three Convection parameterization

4 結(jié)論

① KOWCH and EMANUEL(2015)的結(jié)論有瑕疵之處，決定TC的RI過(guò)程和非RI過(guò)程的物理機(jī)制是有差異的。

②肥尾效應(yīng)在TC路徑突變中比在TC迅速增強(qiáng)中更明顯。

③不同對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)TC的強(qiáng)度變化模擬不同，其中KFMT方案模擬效果最好，KF方案次之，SAS方案最差。但無(wú)論是KF、KFMT還是SAS方案，對(duì)TC強(qiáng)度迅速增強(qiáng)的模擬能力都很弱，但在減弱階段均能較好模擬。

④ 3種方案對(duì)TC路徑偏折的模擬都較好，兩端皆有較明顯的肥尾效應(yīng)，表明TC的路徑突變確實(shí)是有特殊物理機(jī)制在起作用。

圖4 KFMT(a)、KF(b)、SAS(c)方案下TC篩選前后路徑偏折概率分布Fig.4 The path mutation probability distribution diagram of TC before and after comparison in the KFMT(a),in the KF(b) and in the SAS(c)